| 中文摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 符号说明 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-19页 |
| 1.1 课题的来源及背景 | 第15-17页 |
| 1.2 论文的研究内容与结构 | 第17-18页 |
| 1.3 课题的创新点 | 第18-19页 |
| 第二章 压缩感知的计算机断层图像重建 | 第19-30页 |
| 2.1 CT技术的发展及研究现状 | 第19-21页 |
| 2.2 CT的基本原理与图像重建算法 | 第21-25页 |
| 2.2.1 CT成像的基本原理 | 第21-23页 |
| 2.2.2 经典CT图像重建算法 | 第23-25页 |
| 2.3 压缩感知理论 | 第25-27页 |
| 2.4 基于压缩感知的CT图像重建概述 | 第27-30页 |
| 第三章 超燃冲压发动机火焰的CT图像重建 | 第30-52页 |
| 3.1 超燃冲压发动机火焰成像系统 | 第30-31页 |
| 3.2 超燃冲压发动机火焰的CT图像重建算法(CTF算法) | 第31-37页 |
| 3.2.1 相关理论 | 第31-35页 |
| 3.2.2 CTF算法流程 | 第35-36页 |
| 3.2.3 三维重建策略 | 第36-37页 |
| 3.3 超燃冲压发动机火焰的二维断层图像重建 | 第37-46页 |
| 3.3.1 正/反投影算法 | 第37-39页 |
| 3.3.2 最优化准则 | 第39-41页 |
| 3.3.3 实验结果及分析 | 第41-46页 |
| 3.4 超燃冲压发动机火焰的直接三维图像重建 | 第46-52页 |
| 3.4.1 引言 | 第46-47页 |
| 3.4.2 正/反投影算法 | 第47-49页 |
| 3.4.3 最优化准则 | 第49页 |
| 3.4.4 实验结果及分析 | 第49-52页 |
| 第四章 CTF算法的GPU并行实现 | 第52-65页 |
| 4.1 并行运算与CUDA | 第52-55页 |
| 4.1.1 并行处理与GPU计算 | 第52-53页 |
| 4.1.2 CUDA | 第53-55页 |
| 4.2 基于CUDA的CTF算法并行实现 | 第55-58页 |
| 4.2.1 粗略重建模块 | 第55-57页 |
| 4.2.2 最优化模块 | 第57-58页 |
| 4.3 CUDA并行优化 | 第58-59页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第59-65页 |
| 4.4.1 CTF算法串/并行实现重建图像质量对比 | 第59-64页 |
| 4.4.2 CTF算法串/并行实现时间性能对比 | 第64-65页 |
| 第五章 CTF图像重建应用软件开发与超燃冲压发动机火焰的三维可视化 | 第65-75页 |
| 5.1 CTF图像重建应用软件系统设计 | 第65-72页 |
| 5.1.1 开发平台选择 | 第65页 |
| 5.1.2 CTF MFC应用开发 | 第65-69页 |
| 5.1.3 CTF Win32 Console应用开发 | 第69-72页 |
| 5.2 基于3D Slicer的超燃冲压发动机火焰的三维可视化 | 第72-75页 |
| 5.2.1 3D Slicer | 第72-73页 |
| 5.2.2 超燃冲压发动机火焰的三维可视化 | 第73-75页 |
| 第六章 结论与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 结论 | 第75-76页 |
| 6.2 展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 硕士期间发表论文 | 第83-84页 |
| 学位论文评两及答辩情况表 | 第84页 |
